도서 소개

생성형 AI의 등장은 기술의 대중화를 앞당겼다. 챗GPT, 클로드, 제미나이 등은 이제 전문가의 전유물이 아닌, 누구나 활용하는 일상 기술이 됐다. 그러나 기술의 확산 속도만큼 불안도 커지고 있다. 특히 직장인들은 실직 위협과 AI의 오류 가능성, 산업 구조의 재편에 대한 현실적인 걱정을 안고 있다.『두 얼굴의 신기술: AI 딜레마』는 이러한 시대적 불안을 정면에서 다룬다. 이 책은 단순한 기술 설명서나 과장된 미래 예측서가 아니다. AI의 구조적 한계, 윤리적 위험, 사회적 영향력을 과학적이고 철학적으로 분석하며, 무엇보다 중요한 질문?AI를 어디에, 어떻게 써야 하는가?에 명확한 기준을 제시한다."이제는 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 코드를 작성하지 않고도 자신만의 AI 프로그램을 만들 수 있는 ‘노 코드(no code)’ 방식이 생겼다. 프로그래머들 역시 이미 만들어진 다양한 AI 도구들을 활용하면 복잡한 수학 지식 없이도 여러 프로그램에 AI 기능을 추가할 수 있게 됐다. 더욱이 아마존, 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 큰 기업들은 누구나 신용카드로 결제하고 몇 번만 클릭하면 자사의 클라우드에서 AI를 쉽게 사용할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다."- ‘서론’에서
“컴퓨터, 즉 AI의 관점을 더 깊이 이해하기 위해서는 또 다른 중요한 차이점을 알아야 한다. 그건 바로 AI는 우리처럼 세상을 직접 경험하지 않는다는 것이다. 대신, 인간의 언어와는 완전히 다른 기호들로 구성된 문서를 통해서만 정보를 받아들인다. 따라서 이러한 낯선 세계에서 올바른 답을 찾기 위해서는 오직 주어진 문서 속에서 반복되는 패턴을 발견하고 학습할 수밖에 없다.”- ‘1장. 인공지능은 인간 지능이 아니다’에서
"UCLA의 연구 사례는 AI가 데이터 편향성으로 인해 얼마나 심각한 의료 불평등을 초래할 수 있는지를 잘 보여주는데, 한 예로 라임병의 경우, 학습 데이터가 백인 환자의 피부 사진에만 편중돼 있어 다른 피부색을 가진 환자들의 증상을 제대로 진단하지 못하는 문제가 발생했다. 이로 인해 흑인 환자들은 백인 환자들에 비해 진단이 늦어지고, 결과적으로 관절염과 같은 심각한 합병증이 발생한 후에야 진단을 받게 되는 심각한 의료 격차가 발생한 것이다. 이는 AI가 데이터의 연관성만을 학습해 편향된 결과를 도출하는 경계 사례의 전형적인 예시이다."- ‘4장. 경계 사례, 압축, 그리고 연관 지능의 한계’에서

  작가 소개

지은이 : 렉스 브릭스
AI와 데이터 전문가로 다섯 개의 특허를 보유하고 있으며, 여러 AI 비즈니스를 구축하는 데 도움이 줬다. 현재 마케팅 무역 협회인 MMA 글로벌에서 AI 분야의 전문가로 활동하고 있다. 『What Sticks』(Kaplan Publishing, 2006)의 공동 저자이며 『SIRFs-Up』(CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012)의 저자이다.

지은이 : 케일럽 브릭스
열 살때 코딩을, 열네 살때 AI를 개발하기 시작했다. 또한 여러 AI 응용 프로그램을 맨 처음부터 만들면서 유전적 알고리듬, 머신 비전, 자연어 등의 분야에서 경험을 쌓았다. 현재 오리건 주 포틀랜드에 소재한 리드 칼리지에서 순수 수학과 컴퓨터 과학을 공부하고 있다.

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